一、aigc和ai的區(qū)別
從定義的角度來看,AIGC全英文是Artificial Intelligence Generated Content,指的是人工智能系統(tǒng)生成的內(nèi)容,通常是文字、圖像、音頻或視頻。這類內(nèi)容可以通過自然語言處理,機器學(xué)習和計算機視覺等技術(shù)生成。
對于界定的理解,如果大家覺得看AIGC不明白,可以將其分開來看。前兩個字母AI,應(yīng)該是比較容易理解吧!就是我們常說的,人工智能!AIGC是AI后面加了兩個字母,那就是人工智能的升級版!這樣就好理解了!
如果你用再流行的ChatGPT去問,AIGC與AI有區(qū)別,它的回答會有四個方面不同,分別是:用途不同、技術(shù)不同、數(shù)據(jù)不同、結(jié)果不同。
1、用途不同
AIGC主要用于生成內(nèi)容,而傳統(tǒng)AI則更加注重識別、分類和預(yù)測等功能。
2、技術(shù)不同
AIGC主要基于深度學(xué)習和生成模型,而傳統(tǒng)AI則更加注重規(guī)則引擎和決策樹等算法。
3、數(shù)據(jù)不同
AIGC所需的數(shù)據(jù)通常更加豐富,包括大量文本、圖像和音頻數(shù)據(jù),而傳統(tǒng)AI則可以通過更少的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。
4、結(jié)果不同
AIGC可以生成大量內(nèi)容,具有很高的效率,而傳統(tǒng)AI則更加注重準確性和可靠性。
AIGC的主要目的是幫助人們快速生成大量內(nèi)容,從而節(jié)省時間和資源。簡單地理解,就是AIGC會生成一個內(nèi)容給我們,比如:是一個圖片、一段文字,或是一個音頻與視頻,而AI是做不到的。
就是因為AIGC可以給我一個內(nèi)容,所以它的誕生,也是AI的升級,并將AI技術(shù)更好地進行落地。
二、AIGC技術(shù)包含哪些技術(shù)
AIGC領(lǐng)域的技術(shù)包含了:生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變微分自動編碼器(VAE)、標準化流模型(NFs)、自回歸模型(AR)、能量模型和擴散模型(Diffusion Model)??傮w趨勢來看,大模型、大數(shù)據(jù)、大算力是未來的發(fā)展方向。
而AIGC生成算法主流的有生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN和擴散模型Diffusion Model。擴散模型已經(jīng)擁有了成為下一代圖像生成模型的代表的潛力,它具有更高的精度、可擴展性和并行性,無論是質(zhì)量還是效率均有所提升,其快速發(fā)展成為AIGC增長的拐點性因素。
1、對抗式生成網(wǎng)絡(luò)GAN
GAN,是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),由一個生成網(wǎng)絡(luò)和一個判別網(wǎng)絡(luò)組成。生成網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生“假”數(shù)據(jù),并試圖欺騙判別網(wǎng)絡(luò);判別網(wǎng)絡(luò)對生成數(shù)據(jù)進行真?zhèn)舞b別,試圖正確識別所有“假”數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練迭代的過程中,兩個網(wǎng)絡(luò)持續(xù)地進化和對抗,直到達到平衡狀態(tài),判別網(wǎng)絡(luò)無法再識別“假”數(shù)據(jù),訓(xùn)練結(jié)束。
GAN是很多AIGC的基礎(chǔ)框架,但是GAN有三個不足:一是對輸出結(jié)果的控制力較弱,容易產(chǎn)生隨機圖像;二是生成的圖像分別率較低;三是由于GAN需要用判別器來判斷生產(chǎn)的圖像是否與其他圖像屬于同一類別,這就導(dǎo)致生成的圖像是對現(xiàn)有作品的模仿,而非創(chuàng)新。
2、擴散模型Diffusion Model
擴散模型的工作原理是通過連續(xù)添加高斯噪聲來破壞訓(xùn)練數(shù)據(jù),然后通過反轉(zhuǎn)這個噪聲過程來學(xué)習恢復(fù)數(shù)據(jù)。訓(xùn)練后,我們可以通過簡單地將隨機采樣的噪聲傳遞給學(xué)習的去噪過程來生成數(shù)據(jù)。
簡言之,在AI訓(xùn)練階段,我們將數(shù)據(jù)集中上億組圖文對進行訓(xùn)練,提取特征值;生產(chǎn)過程中,通過添加文字描述,引入不同的特征值進行去噪,從而生產(chǎn)一副AI理解下的內(nèi)容作品。例如,在當我們在腦海中想象一個畫面的時候,比如:一只柯基通過一個小號玩火焰。我們的思維模式也是先有一只柯基,再去想象小號和火焰,最后將這些元素疊加在柯基身上。
Diffusion模型有兩個特點:一方面,給圖像增加高斯噪聲,通過破壞訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習,然后找出如何逆轉(zhuǎn)這種噪聲過程以恢復(fù)原始圖像。經(jīng)過訓(xùn)練,該模型可以從隨機輸入中合成新的數(shù)據(jù)。另一方面,Stable Diffusion把模型的計算空間從像素空間經(jīng)過數(shù)學(xué)變換,降維到一個可能性空間(Latent Space)的低維空間里,這一轉(zhuǎn)化大幅降低了計算量和計算時間,使得模型訓(xùn)練效率大大提高。這算法模式的創(chuàng)新直接推動了AIGC技術(shù)的突破性進展。